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Previous issue date: 2017-02-16 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / O presente trabalho propõe uma análise sobre métodos de amostragem e interpolação para a modelagem do terreno utilizando dados oriundos de levantamento Laser Scanner terrestre. Esta análise é fundamentada na proposta de se obter um Modelo Digital de Elevação (MDE) capaz de representar o terreno de forma mais fidedigna possível. A problemática consiste na manipulação da nuvem de pontos coletada no levantamento dos dados com esta tecnologia, a qual possui uma densa quantidade de pontos constituída por coordenadas tridimensionais requerendo uma grande demanda de recursos computacionais. Dessa forma, propõe-se nesta pesquisa avaliar diferentes tipos de amostragens da nuvem de pontos, a fim de encontrar uma amostra de tamanho ideal que seja capaz de representar o fenômeno de forma mais fidedigna possível. Bem como aplicar aos conjuntos amostrais, diferentes interpoladores e analisar a influência dos métodos de interpolação, para se obter resultados capazes de modelar o terreno com eficiência. Propõe-se ainda, para análise da eficiência avaliar a acurácia posicional de acordo com o padrão ET-CQDG e Decreto-lei n° 89.817/1984, dos MDEs gerados em relação à um MDE de referência obtido a partir do conjunto de dados originais (58 mil pontos) levantados em campo em uma área de 0,97 ha. Dentre as amostragens Aleatória, Sistemática Quadrada, Sistemática Triangular e Sistemática Hexagonal para os dados utilizados, o melhor grid amostral foi o sistemático hexagonal, apresentando valores de RMS inferiores aos demais. Quanto as análises relacionadas a qualidade cartográfica dos interpoladores IDW, Spline, TIN, Vizinho Natural e Krigagem, os melhores interpoladores apontados pelos resultados foram TIN e Vizinho Natural que possuíram resultados idênticos e Krigagem que classificou diferentemente a amostragem Sistemática Hexagonal com 250 pontos dos demais. Em relação ao número de amostragem, os resultados mostraram que MDE’s com classificações na escala 1:1.000 – Classe A, foram gerados, com até 250 pontos, em alguns casos. Nesse sentido o esforço computacional entre amostras de 250 pontos e 3 mil pontos é razoavelmente o mesmo, quando comparado às amostras de 50 mil e 30 mil pontos, portanto, para esta área de estudo, é melhor utilizar de amostragens com redução de 94% do que amostras com redução de 99% visto que ambas resultaram em MDE’s de boa qualidade. / The present work proposes an analysis on sampling and interpolation methods for the terrain modeling using data from a Terrain Laser Scanner survey. This analysis is based on the proposal to obtain a Digital Elevation Model (DEM) capable of representing the terrain in the most reliable way possible. The problematic is the manipulation of the cloud of points collected in the data collection with this technology, which has a dense number of points consisting of three-dimensional coordinates requiring a great demand of computational resources. Thus, it is proposed in this research to evaluate different types of samplings of the cloud of points, in order to find a sample of ideal size that is able to represent the phenomenon in the most reliable way possible. As well as applying to the sample sets, different interpolators and to analyze the influence of the interpolation methods, to obtain results capable of modeling the terrain with efficiency. It is also proposed, for efficiency analysis, to evaluate the positional accuracy according to the ET- CQDG standard and Decree-Law no. 89.817 / 1984, of the DEMs generated in relation to a reference DEM obtained from the original data set (58 thousand points) raised in the field in an area of 0.97 ha. Among the Random, Square Systematics, Triangular Systematics and Hexagonal Systematics samplings, for the data used, the best sampling grid was the systematic hexagonal, presenting lower MSE values than the others. As for the analyzes related to the cartographic quality of the IDW, Spline, TIN, Natural Neighbor and Kriging interpolators, the best interpolators indicated by the results were TIN and Neighbor Natural that had identical results and Kriging that classified differently the Hexagonal Systematic sampling with 250 points of the others. Regarding the number of samples, the results showed that DEMs with 1:1,000 - Class A classifications were generated, with up to 250 points, in some cases. In this sense, the computational effort between samples of 250 points and 3,000 points is reasonably the same, when compared to samples of 50,000 and 30,000 points, therefore, for this area of study, it is better to use samples with a 94% reduction than samples with a 99% reduction since both resulted in good quality DEMs.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:localhost:123456789/10840 |
| Date | 16 February 2017 |
| Creators | Miranda, Gisele Horta Barroso |
| Contributors | Santos, Afonso de Paula dos, Santos, Gerson Rodrigues dos, Medeiros, Nilcilene das Graças |
| Publisher | Universidade Federal de Viçosa |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFV, instname:Universidade Federal de Viçosa, instacron:UFV |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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